mapdb是什么 mapdb是一个快速.易用的嵌入式java数据库,主要提供map和set形式的数据存储,使用起来就像是在操作java本身的map,set, mapdb可以提供内存级别和磁盘级别的缓存,MapDB 提供了并发的 TreeMap 和 HashMap ,使用基于磁盘的存储.快速.可伸缩性以及易用,它提供了基于磁盘或者堆外(off- heap允许Java直接操作内存空间, 类似于C的malloc和free)存储的并发的Maps.Sets.Queues.MapDB的前身是JDBM,已经有

确定是CPU过高 使用top观察是否存在CPU使用率过高现象 找出线程 对CPU使用率过高的进程的所有线程进行排序 ps H -e -o pid,tid,pcpu,cmd --sort=pcpu |grep xxx得到如下结果,其中线程2909使用了7.8%的CPU. 2907 2913 0.0 ./xxx 2907 2909 7.8 ./xxx也可以通过查看/proc中的信息来确定高CPU线程. 打印了4列,线程ID,线程名,用户时间和内核时间(排名未分先后) awk '{print $1,$

源:http://daiwa.ninja/index.php/2015/07/18/storm-cpu-overload/ 2015-07-18AUTHORDAIWA STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查有2条评论 STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查 最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并

软件安装 安装问题:执行 .loadby sos clr 命令无效 解决办法: .load C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\SOS.dll .load C:\Windows\Microsoft.NET\Framework64\v4.0.30319\clr.dll .loadby sos clr 代码调试 查看线程 命令: !threads 执行结果: 进入线程 命令: ~~[线程Id]s 执行结果: 查看线程详情 命令: !clrs

1.系统的CPU使用率,不仅包括进程用户态和内核态的运行,还包括中断处理,等待IO以及内核线程等等.所以,当你发现系统的CPU使用率很高的时候,不一定能找到相对应的高CPU使用率的进程 2.案例分析,排查定位不容易发现的高消耗CPU的进程 (1).案例准备工作:两台装有linux系统的虚拟机,一台用作web服务器,一台用作web服务器的客户端 (2).预先安装docker,sysstat,perf,ab等工具,ab装在客户端机器上,其他的安装在web服务器端 (3).在第一台机器(web服务器)

很多时候,线上服务器的进程在某时间段内长时间占用CPU过高,为了优化,我们需要找出原因. 1.找出占用CPU最高的10个进程 ps aux | sort -k3nr | head -n 10 或查看占用内存最高的10个进程 ps aux | sort -k4nr | head -n 10 或者使用 top ,按 1 显示CPU列表,再按 shift+p 以CPU排序 top 2.对进程进行跟踪查看 查看进程打开的文件 lsof -p 进程PID 查看进程在处理的文件 ll /proc/进程PID

yarn就先不介绍了,这次排坑经历还是有收获的,从日志到堆栈信息再到源码,很有意思,下面听我说 问题描述: 集群一台NodeManager的cpu负载飙高. 进程还在但是看日志已经不再向ResourceManager发送心跳,不断重复下文2的动作. 心跳停止一段时间后会重连上RM但是cpu仍然很高,再过一段时间心跳再停,一直循环. NodeManager的日志解析 1.NM的localizing过程 localizing:container开始从hdfs下载resource,hdfs文件的状态从

2017-02-28 15:13 331人阅读 评论(0) 收藏 举报   MySQL占用CPU过高如何优化 一次生产DB服务器的 超负荷运行问题解决: 1.查看生产DB服务器top列表, 执行 top 命令 查看Cpu(s) 参数一直处于 98% 状态 ,load average达到了 5  (4核服务器) 可见DB已经超负荷运行了 2.使用root用户登录mysql 执行 show full processlist  查看慢查询,反复执行,发现一直有3个select 查询语句存在,为了缓解D

使用Jprofiler监控分析案例 一.cpu负载过高:http://localhost:8080/PerfTeach/CpuTopServlet?id=1 cpu消耗高的可能原因1.使用了复杂的算法,比如加密.解密2.压缩.解压.序列化等操作3.代码bug,比如死循环 dstat监控起来,先看一下资源是否正常,用5个并发跑60秒 CPU:100% TPS才几百,肯定就有问题 TOP:JAVA占的CPU最多 查看进程,是tomcat 使用jprofiler查看,很明显有个自己写的userToSt

最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并到了storm新版本中,在这篇文章里会介绍这个问题出现的场景.分析思路.解决的方式和一些个人的收获. 背景 首先简单介绍一下Storm,熟悉的同学可以直接跳过这段. Storm是Twitter开源的一个大数据处理框架,专注于流式数据的处理.Storm通过创建拓扑结构(Topolog

环境 centos7 1核2GB Java8 模拟cpu占用高 新建一个名为jvm-learn的springboot项目 模拟代码如下 import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; imp

重点是查看进程的线程中,哪个线程占用cpu过高,然后用gdb附加到进程,调试线程,看是否有死循环或者死锁等问题,步骤如下: 1 先用ps + grep找出该死的进程pid,比如 1706 2 top -H -p 1706,(top然后shift+H可以看出某个线程,左上角有提示:thread on 则为可查看线程)所有该进程的线程都列出来, 看看哪个线程pid占用最多,记下对应的线程号,如:1723 gdb attach 到进程号码(1706) (仍然在gdb中) info threads 结果

原文内容来自于LZ(楼主)的印象笔记,如出现排版异常或图片丢失等问题,可查看当前链接:https://app.yinxiang.com/shard/s17/nl/19391737/2fee7b91-fc6e-4e96-838a-b6926b422368 线上服务器CPU彪高的调试方式 1. 使用TOP获取对应的CPU彪高的进程ID 2. top -p 8948 -H 查看8948进程所对应的所有线程,查看引起CPU彪高的线程PID,此处为9037 3. jstack 8948 >/home/xi

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

可以分为如下步骤: ①通过 top 命令查看 CPU 情况,如果 CPU 比较高,则通过 top -Hp 命令查看当前进程的各个线程运行情况. 找出 CPU 过高的线程之后,将其线程 id 转换为十六进制的表现形式(printf "%x" ),然后在 jstack 日志中查看该线程主要在进行的工作(jstack -F -l > /tmp/jstack.log). 这里又分为两种情况: 1: 如果是正常的用户线程,则通过该线程的堆栈信息查看其具体是在哪处用户代码处运行比较消耗 CP

环境 centos7 1核2GB Java8 模拟cpu占用高 新建一个名为jvm-learn的springboot项目 模拟代码如下 import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; imp

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

今天在看到公司群里有关于测试反应测试服务器比较卡,调用调用超时,响应很慢,成功率低的问题,然后想着去处理这个问题. 本着开发的精神,摒弃网管的水平,寻找问题的根源. 主要从如下几个方面入手: 1:查询服务器硬件等情况(一般不会) 2:查看网络是否正常,是否因为网络的原因导致服务器缓慢,是否nginx/apache类的代理原因. 3:查询服务器日志是否正常,如果是Tomcat,则看下容器日志是否正常,应用日志是否正常等 4:查询服务器是否正常,本文讲述的是服务器查看方面的情况 排查方法: 一: t

针对自己写的一个服务器网络引擎Engine 文章后面附上源码 使用epoll  刚刚开始时候发现占用CPU 特别高,但是网络引擎里面基本没干什么事,不应该有这么高的CPU,一直不解, 于是自己慢慢的分析服务器工作线程,发现主要的性能消耗应该是处理IO 时候, int nEventNum = epoll_wait(m_nEpId, arrEvents, default_epoll_size, ); 原来是 epoll_wait的最后一个参数的问题 int epoll_wait(int epfd,

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警. 本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致